11.6
一. 单选题(共5题,15分)
- (单选题, 3分)下面关于Hive的描述错误的是:
A. Hive是一个构建在Hadoop之上的数据仓库工具
B. Hive是由Facebook公司开发的
C. Hive在某种程度上可以看作是用户编程接口,其本身并不存储和处理数据
D. Hive定义了简单的类似SQL的查询语言——HiveQL,它与大部分SQL语法无法兼容
我的答案: D:Hive定义了简单的类似SQL的查询语言——HiveQL,它与大部分SQL语法无法兼容;正确答案: D:Hive定义了简单的类似SQL的查询语言——HiveQL,它与大部分SQL语法无法兼容;
3分 - (单选题, 3分)关于Hive和传统关系数据库的对比分析,下面描述错误的是:
A. Hive一般依赖于分布式文件系统HDFS,而传统数据库则依赖于本地文件系统
B. 传统的关系数据库可以针对多个列构建复杂的索引,Hive不支持索引
C. Hive和传统关系数据库都支持分区
D. 传统关系数据库很难实现横向扩展,Hive具有很好的水平扩展性
我的答案: B:传统的关系数据库可以针对多个列构建复杂的索引,Hive不支持索引;正确答案: B:传统的关系数据库可以针对多个列构建复杂的索引,Hive不支持索引;
3分 - (单选题, 3分)以下哪个不是Hive的用户接口模块:
A. PMI
B. HWI(Hive Web Interface)
C. JDBC/ODBC
D. Thrift Server
我的答案: A:PMI;正确答案: A:PMI;
3分 - (单选题, 3分)下列有关Hive和Impala的对比错误的是
A. Hive与Impala使用相同的元数据
B. Hive与Impala中对SQL的解释处理比较相似,都是通过词法分析生成执行计划
C. Hive适合于长时间的批处理查询分析,而Impala适合于实时交互式SQL查询
D. Hive在内存不足以存储所有数据时,会使用外存,而Impala也是如此
我的答案: D:Hive在内存不足以存储所有数据时,会使用外存,而Impala也是如此;正确答案: D:Hive在内存不足以存储所有数据时,会使用外存,而Impala也是如此;
3分 - (单选题, 3分)下面描述错误的是
A. Hive的功能十分强大,可以支持采用SQL方式查询Hadoop平台上的数据
B. 在实际应用中,Hive也暴露出不稳定的问题,在极少数情况下,甚至会出现端口不响应或者进程丢失的问题
C. 在Hive HA中,在Hadoop集群上构建的数据仓库是由单个Hive实例进行管理的
D. 在Hive HA中,客户端的查询请求首先访问HAProxy,由HAProxy对访问请求进行转发
我的答案: C:在Hive HA中,在Hadoop集群上构建的数据仓库是由单个Hive实例进行管理的;正确答案: C:在Hive HA中,在Hadoop集群上构建的数据仓库是由单个Hive实例进行管理的;
3分
二. 多选题(共5题,15分) - (多选题, 3分)下列说法正确的是:
A. 数据仓库Hive不需要借助于HDFS就可以完成数据的存储
B. Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上
C. Hive本身不存储和处理数据,依赖HDFS存储数据,依赖MapReduce处理数据
D. HiveQL语法与传统的SQL语法很相似
我的答案: BCD:Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上; Hive本身不存储和处理数据,依赖HDFS存储数据,依赖MapReduce处理数据; HiveQL语法与传统的SQL语法很相似;正确答案: BCD:Impala和Hive、HDFS、HBase等工具可以统一部署在一个Hadoop平台上; Hive本身不存储和处理数据,依赖HDFS存储数据,依赖MapReduce处理数据; HiveQL语法与传统的SQL语法很相似;
3分 - (多选题, 3分)以下哪些是数据仓库的特性:
A. 面向主题的(Subject Oriented)
B. 集成的(Integrated)
C. 相对稳定的(Non-Volatile)
D. 反映历史变化
我的答案: ABCD:面向主题的(Subject Oriented); 集成的(Integrated); 相对稳定的(Non-Volatile); 反映历史变化;正确答案: ABCD:面向主题的(Subject Oriented); 集成的(Integrated); 相对稳定的(Non-Volatile); 反映历史变化;
3分 - (多选题, 3分)Hadoop生态系统中Hive与其他部分的关系的描述正确的是:
A. HDFS作为高可靠的底层存储,用来存储Hive的海量数据
B. MapReduce对这些海量数据进行批处理,实现Hive的高性能计算
C. 当采用MapRedue作为Hive的执行引擎时,用HiveQL语句编写的处理逻辑,最终都要转化为MapReduce任务来运行
D. HBase与Hive的功能是互补的,它实现了Hive不能提供的功能
我的答案: ABCD:HDFS作为高可靠的底层存储,用来存储Hive的海量数据; MapReduce对这些海量数据进行批处理,实现Hive的高性能计算; 当采用MapRedue作为Hive的执行引擎时,用HiveQL语句编写的处理逻辑,最终都要转化为MapReduce任务来运行; HBase与Hive的功能是互补的,它实现了Hive不能提供的功能;正确答案: ABCD:HDFS作为高可靠的底层存储,用来存储Hive的海量数据; MapReduce对这些海量数据进行批处理,实现Hive的高性能计算; 当采用MapRedue作为Hive的执行引擎时,用HiveQL语句编写的处理逻辑,最终都要转化为MapReduce任务来运行; HBase与Hive的功能是互补的,它实现了Hive不能提供的功能;
3分 - (多选题, 3分)Hive主要由哪三个模块组成:
A. 用户接口模块
B. 用户查询模块
C. 驱动模块
D. 元数据存储模块
我的答案: ABD:用户接口模块; 用户查询模块; 元数据存储模块;正确答案: ABD:用户接口模块; 用户查询模块; 元数据存储模块;
3分 - (多选题, 3分)当采用MapReduce作为Hive的执行引擎时,下面描述正确的是:
A. 当用户向Hive输入一段命令或查询(即HiveQL语句)时,Hive需要与Hadoop交互工作来完成该操作
B. 命令或查询首先进入到驱动模块,由驱动模块中的编译器进行解析编译,并由优化器对该操作进行优化计算,然后交给执行器去执行
C. 执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务,有时也不需要启动MapReduce任务
D. 执行器通常的任务一定会包含Map和Reduce操作
我的答案: ABC:当用户向Hive输入一段命令或查询(即HiveQL语句)时,Hive需要与Hadoop交互工作来完成该操作; 命令或查询首先进入到驱动模块,由驱动模块中的编译器进行解析编译,并由优化器对该操作进行优化计算,然后交给执行器去执行; 执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务,有时也不需要启动MapReduce任务;正确答案: ABC:当用户向Hive输入一段命令或查询(即HiveQL语句)时,Hive需要与Hadoop交互工作来完成该操作; 命令或查询首先进入到驱动模块,由驱动模块中的编译器进行解析编译,并由优化器对该操作进行优化计算,然后交给执行器去执行; 执行器通常的任务是启动一个或多个MapReduce任务,有时也不需要启动MapReduce任务;
3分
三. 简答题(共1题,30分) - (简答题, 30分)请在以下两题中任选一题作答,其中第一题编程实践满分30,第二题应用调查满分20(1)编程实践:参考教程https://dblab.xmu.edu.cn/blog/4309/,编写HiveQL语句实现WordCount算法,在input文件夹中创建两个测试文件file1.txt和file2.txt,然后将教程中的 cd /usr/local/hadoop/input echo "hello world" > file1.txt echo "hello hadoop" > file2.txt 修改为: cd /usr/local/hadoop/input echo "hello zhangsan" > file1.txt echo "zhangsan likes hadoop" > file2.txt 其中zhangsan替换为自己名字全拼,并将运行过程截图提交。 (2)Hive应用调查,通过查阅资料,整理出关于Hive的应用场景或实际应用案例,字数不少于800字。
我的答案:30分
一、Hive的主要应用场景
数据仓库和数据集市 Hive 的设计目标是为大数据分析提供数据仓库的功能。其数据仓库架构能够很好地支持数据的存储、处理和分析,使其成为数据仓库和数据集市的理想工具。在企业中,Hive 常用于将结构化的数据从数据库导入到 Hadoop 环境中进行大规模的离线数据分析。例如,Hive 可以被用来整合来自多个业务系统的数据源,如订单系统、客户管理系统和库存系统,将这些数据统一存储在 HDFS 中,并通过 Hive 的查询语言进行分析,以支持业务决策。 数据ETL(抽取、转换和加载) Hive 也是执行数据 ETL 任务的工具之一。企业通常需要将各种来源的数据(如日志文件、数据库快照、传感器数据等)抽取、转换为统一格式,然后加载到数据仓库中进行分析。Hive 支持从多种数据格式读取数据(如文本文件、Parquet 文件、ORC 文件等),并可以通过 HiveQL 实现数据的清洗、转换和合并。此外,由于 Hive 具有良好的扩展性,支持用户自定义函数(UDF),可以根据业务需求对数据进行复杂的转换操作。 日志分析 Hive 被广泛用于大规模日志数据的存储和分析,尤其是在互联网和电商行业。日志文件通常包含大量的访问记录、点击数据和用户行为数据,这些数据体量巨大且格式多样。通过使用 Hive,企业可以将海量的日志文件存储到 Hadoop 上,利用 HiveQL 对数据进行快速的查询和分析。通过分析用户的行为日志,可以更好地了解用户需求、优化网站性能或制定个性化的广告策略。 数据挖掘与机器学习的预处理 在数据挖掘和机器学习领域,大数据的预处理是一个重要的步骤。Hive 可以通过执行 HiveQL 查询来对大规模数据进行预处理操作,例如数据去重、数据归一化和特征提取等。预处理后的数据通常会导出为 CSV、Parquet 等格式,再传递给机器学习算法进行训练和预测。此外,Hive 还支持与其他大数据处理框架(如 Spark、HBase 等)结合使用,从而实现更复杂的数据分析任务。 BI(商业智能)工具的集成 Hive 的 SQL 类查询接口使得其能够与各种商业智能(BI)工具集成,如 Tableau、Power BI 和 QlikView 等。这些 BI 工具可以通过 JDBC 或 ODBC 驱动连接到 Hive,直接从数据仓库中读取数据并进行可视化分析。因此,企业的业务人员可以利用 BI 工具对 Hive 中的数据进行探索和可视化,为企业的业务决策提供数据支持。 二、Hive的实际应用案例 Facebook的数据分析平台 Hive 最初由 Facebook 开发,并于 2008 年捐赠给 Apache 开源社区。作为 Hive 的最初开发者,Facebook 依赖 Hive 进行大规模数据的存储和分析。在 Facebook,Hive 被广泛用于处理网站的日志数据和用户行为数据。每天,Facebook 都会生成数十亿条用户行为记录(如点赞、评论和分享),这些数据通过 ETL 流程进入 Hive 数据仓库,然后 Facebook 的数据分析团队利用 Hive 查询这些数据以支持广告投放、用户增长分析和产品优化。 Netflix的日志分析 作为全球最大的流媒体服务提供商之一,Netflix 每天需要处理数十亿条日志记录,这些记录包括用户观看视频的时间、设备信息、网络质量等。为了分析用户的观看行为并优化内容推荐,Netflix 采用 Hive 进行日志数据的存储和分析。通过 Hive,Netflix 的数据科学团队可以在几分钟内处理数 TB 甚至 PB 级别的数据,并生成用户行为报告,以改进推荐算法和用户体验。 淘宝(Tmall)的用户行为分析 在电商领域,淘宝和天猫的用户行为数据具有非常高的分析价值。为了理解用户的购物习惯和提升产品推荐效果,阿里巴巴集团在其大数据平台上使用 Hive 对用户点击、搜索和购买行为数据进行分析。通过对 Hive 数据仓库中用户行为数据的深入挖掘,阿里巴巴能够提供个性化的商品推荐,并及时发现潜在的市场趋势,从而保持其在电商市场的竞争优势。 Yahoo的广告投放分析 Yahoo 使用 Hive 来分析广告点击数据,以优化广告投放策略。Yahoo 每天会从其广告系统中收集大量的点击数据,通过 Hive 进行 ETL 处理,得到用户点击习惯、广告点击率等关键指标。这些数据分析结果会反馈给广告销售团队,帮助他们优化广告的内容和投放渠道,从而提升广告投放的效果和收入。
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